Optimizando inventarios: ¿Cómo evitar aumentos de costos de hasta un 30% debido a ineficiencias? | AI Heroes Newsletter

La gestión de inventarios en el sector salud es uno de los problemas de la industria farmacéutica, que busca equilibrar la oferta y la demanda, minimizar costos y satisfacer a los clientes. La gestión de inventarios va más allá de la simple administración de productos; tiene un impacto directo en la calidad de la atención al paciente.

En este newsletter exploraremos los desafíos y las estrategias que pueden ayudarlos a resolverlos, mediante técnicas como el inventario administrado por el proveedor (VMI) y el inventario inteligente multimodal (IIM).

Exploraremos ejemplos que muestran cómo usar la inteligencia artificial (IA) para reducir costos, errores y riesgos, y estrategias para aumentar la velocidad y la calidad. Finalmente, hablaremos de sus limitantes y buenas prácticas para mejorar tus resultados

¡Vamos adelante!

Optimización de Inventarios con IA

La optimización de la cadena de suministro es crucial para reducir los costos asociados con el desarrollo de nuevos medicamentos, que superan los $2.3 mil millones (1). La complejidad de las regulaciones y las pruebas clínicas, así como la naturaleza de los productos farmacéuticos, contribuyen a estos costos elevados. Según un estudio de McKinsey & Company (2), las ineficiencias en la cadena de suministro pueden aumentar los costos hasta un 30%.

La gestión eficiente de los inventarios es uno de los principales desafíos que enfrenta la industria farmacéutica, ya que debe equilibrar la oferta y la demanda, minimizar costos y satisfacer las expectativas de los clientes en un entorno global. La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta capaz d mejorar la precisión en los pronósticos de demanda y la eficiencia operativa en este ámbito, según investigaciones recientes (3)(4).

Un aspecto fundamental de la gestión de inventarios farmacéuticos es garantizar la disponibilidad oportuna de medicamentos y suministros médicos, especialmente en los centros de salud. Sin embargo, la gestión manual presenta deficiencias que pueden provocar rupturas de stock, afectando negativamente la calidad de la atención y generando pérdidas económicas (4).

Para superar estos problemas, se han propuesto técnicas como el inventario administrado por el proveedor (VMI), que consiste en delegar la responsabilidad de la gestión de inventarios al proveedor, en coordinación con el minorista. La implementación de esta técnica, junto con la IA, puede reducir el desperdicio de medicamentos, mejorar la sincronización entre proveedores y minoristas, y aumentar la eficiencia en la cadena de suministro (3). No obstante, para maximizar el impacto y los beneficios de la IA en la gestión de inventarios, se requiere mejorar la comprensión y la capacitación sobre su uso, así como asegurar la calidad de los datos y la infraestructura necesaria (4).

Estudios recientes también han demostrado el potencial de la IA mediante enfoques avanzados que optimizan procesos y reducen costos. Por ejemplo, Ahmadi et al. (2022) comparan enfoques de inventario inteligente multimodal (IIM) basados en Q-learning y Deep Q-Network con la política de revisión periódica (R, s, S), logrando reducciones de hasta un 15% en los costos totales de inventario y del 20% en el riesgo de escasez (5). Por su parte, Chowdhury (2021) destaca cómo la IA puede reducir los costos de gestión de inventario en un 20-30%, con ahorros anuales de $200-300 millones. Ambos estudios resaltan que la IA puede reducir errores de inventario en un 40%, acelerar la toma de decisiones en un 50%, aumentar la eficiencia de la cadena de suministro en un 15%, y proporcionar inteligencia ubicua, asistida, aumentada y autónoma. Sin embargo, también reconocen desafíos en la implementación de la IA, como la necesidad de datos precisos, altos costos de instalación y mantenimiento, y limitaciones en la automatización completa.

La optimización de los procesos de fabricación y producción también se ha beneficiado de la aplicación de la IA y el aprendizaje automático en la industria farmacéutica. Ejemplos como Novo Nordisk, AstraZeneca y Pfizer muestran reducciones de hasta un 50% en los errores de pronóstico y ahorros anuales estimados de hasta $20 millones (2). En conclusión, la IA ofrece una oportunidad para mejorar la gestión de inventarios farmacéuticos, reducir costos y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. En el siguiente link puedes explorar todo el caso de uso y muchos otros que hemos creado:

Conclusiones

• La transformación de la cadena de suministro farmacéutica, puede ahorrar altos costos y complejidades en el desarrollo de nuevos medicamentos, que superan los $2.3 mil millones de dólares.

• La reducción de costos, errores y riesgos, así como el aumento de la velocidad y la calidad de la atención, son beneficios potenciales de la IA.

• Estudios recientes muestran reducciones de hasta un 50% en los errores de pronóstico y ahorros anuales de hasta $300 millones.

• La optimización de los procesos de fabricación y producción también se puede lograr con la IA, con reducciones de errores de pronóstico y ahorros anuales de hasta $20 millones. Ejemplos como Novo Nordisk, AstraZeneca y Pfizer lo demuestran.

• La implementación de la IA tiene desafíos y limitaciones, como la calidad de los datos, los costos de infraestructura y la automatización. Se requiere mejorar la comprensión y la capacitación sobre su uso, así como asegurar la calidad de los datos y la infraestructura necesaria.

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^Referencias:

(1) Song C, Chen X, Tang C, Xue P, Jiang Y, Qiao Y. Artificial intelligence for HPV status prediction based on disease-specific images in head and neck cancer: A systematic review and meta-analysis. J Med Virol. 2023 Sep;95(9):e29080. doi: 10.1002/jmv.29080. PMID: 37691329. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37691329/

(2) Ouh, YT., Kim, T.J., Ju, W. et al. Development and validation of artificial intelligence-based analysis software to support screening system of cervical intraepithelial neoplasia. Sci Rep 14, 1957 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-51880-4

(3) Didem Egemen, Rebecca B Perkins, Li C Cheung, Brian Befano, Ana Cecilia Rodriguez, Kanan Desai, Andreanne Lemay, Syed Rakin Ahmed, Sameer Antani, Jose Jeronimo, Nicolas Wentzensen, Jayashree Kalpathy-Cramer, Silvia De Sanjose, Mark Schiffman, Artificial intelligence–based image analysis in clinical testing: lessons from cervical cancer screening, JNCI: Journal of the National Cancer Institute, Volume 116, Issue 1, January 2024, Pages 26–33, https://doi.org/10.1093/jnci/djad202

(4) AI approach improves cervical cancer screening in NCI study. (2020, 25 junio). National Cancer Institute. https://www.cancer.gov/news-events/press-releases/2020/automated-dual-stain-cervical